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Werde ein Data Head: Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern

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Kurzinformation
Sprache:
Deutsch
ISBN:
3960091915
Verlag:
Seitenzahl:
265
Auflage:
-
Erschienen:
2022-05-03
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Beschreibung

Werde ein Data Head: Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern
Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern
Diese Beschreibung wurde mittels künstlicher Intelligenz generiert

"Werde ein Data Head: Data Science, Machine Learning und Statistik verstehen und datenintensive Jobs meistern" von Jørgen W. Lang ist ein umfassender Leitfaden für alle, die in die Welt der Datenwissenschaft eintauchen möchten. Das Buch bietet eine Einführung in die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft, einschließlich Statistik und maschinellem Lernen, und erklärt diese auf verständliche Weise. Es richtet sich sowohl an Anfänger als auch an Berufstätige, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten. Lang legt großen Wert darauf, komplexe Themen zugänglich zu machen und zeigt anhand praktischer Beispiele, wie Datenanalysen durchgeführt werden können. Leser lernen nicht nur theoretische Grundlagen kennen, sondern erhalten auch Einblicke in den praktischen Einsatz von Tools und Techniken im beruflichen Umfeld. Darüber hinaus behandelt das Buch aktuelle Trends und Herausforderungen in datenintensiven Berufen. Mit einem Fokus auf praxisnahe Anwendungen ist "Werde ein Data Head" eine wertvolle Ressource für jeden, der seine Karriere im Bereich der Datenwissenschaft vorantreiben möchte oder einfach mehr über dieses spannende Feld erfahren will.

Produktdetails

Einband:
Kartoniert
Seitenzahl:
265
Erschienen:
2022-05-03
Sprache:
Deutsch
EAN:
9783960091912
ISBN:
3960091915
Verlag:
Gewicht:
506 g
Auflage:
-
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Über den Autor

Alex J. Gutman ist Data Scientist, Unternehmenstrainer und Accredited Professional Statistician®. Sein beruflicher Schwerpunkt liegt auf statistischem und maschinellem Lernen, und er verfügt über umfangreiche Erfahrungen als Data Scientist für das US-Verteidigungsministerium und zwei Fortune-50-Unternehmen. Seinen Doktortitel in angewandter Mathematik erhielt er vom Air Force Institute of Technology.


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